AI の使用場面は台湾では、まだ自己の専門性を「効率倍増化」する路線に接続されていません。本文の著者は M-Ross 創設者の林上倫弁護士です。
（前置き：林上倫弁護士の専門記事》Gemini 3.0 による「Vibe Coding」熱狂は、誤解された狂騒の一幕です）
（背景補足：林上倫弁護士の専門記事》全民基本收入（UBI）とブロックチェーンは、AIブーム下の社会安全網か？）

本文目次

• ハードコアな AI 実戦講座
• 「専門の砦」が AI に破られる時
• 台湾 AI 応用の誤区：ツールを玩具とみなす
• シリコンバレーの残酷な現状：AI 協働なしでは、提出資格すらない
• 無言の専門再編

ハードコアな AI 実戦講座

私は幸運にも華南銀行から招かれ、金融分野の専門家たちに向けて AI 応用とガバナンスに関する講義を行いました。これは三時間にわたる本格的な実戦講座です。私たちは AI 基本法案から話し始め、AI とは何かを厳密に定義し、誤解されやすい自動化プログラムを排除しました。プライバシーについても議論し、なぜ GPT や Gemini を使うと皆が手詰まりを感じるのかを解説しました。

また、なぜ一部のカスタマーサポートロボットが「弱すぎて笑える」ほどなのかも説明しました。これは AI ができないわけではなく、低品質なモデルを選び、RAG（検索強化生成）でデータベースを補完せず、さらには用途に応じたエージェントを区別しないためです。

「専門の砦」が AI に破られる時

しかし、講座のクライマックスは、私が弁護士の立場に切り替え、現場で AI 操作を実演した瞬間です。

私はその場で、AI を使って書類作成、証拠通知書の作成、契約書の修正など弁護士の仕事を行う方法を直接デモンストレーションしました。

会場の金融専門家たちの目は、最初の礼儀正しい集中から、極度の衝撃へと変わりました。なぜ衝撃か？それは、これらの作業が従来、実習弁護士や雇用弁護士が手取り足取り教えなければできなかった高度な専門作業だったからです。

しかし、彼らが目の前で、これらの「専門の砦」とみなされていた工程が、AI によってこれほどスムーズに自動化できることを目の当たりにしたとき、その衝撃は計り知れませんでした。

台湾 AI 応用の誤区：ツールを玩具とみなす

台湾のハードウェア技術は常に世界の最先端にありますが、私たちのソフトウェア思考や応用は、しばしば国際的な主流から五年から十年遅れています。Facebook を開くと、AI に関する情報は何が推されているでしょうか？

「Gemini で私の写真がとても美しく修正された！」
「Vibe Coding でデータ分類ロボットを作った！」
「よりリアルな応答をするカスタマーサポートチャットを構築！」

これらは一見華やかに見えますが、正直に言えば、これらは二年前に Cursor がリリースした時点ですでに古い話です。今もなお、「自然な返答をする」「ロボットと見抜かれない」AIを訓練し続けているなら、それは非常に残念なことです。なぜなら、それは今の AI の発展の潮流ではないからです。

AI の最大の力は、素人が小さなツールを作ることではなく、Domain Knowledge（領域知識）を持つ専門家が、十倍、あるいは数十倍のエネルギーを爆発させることにあります。

今回の金融講演では、AI が金融業務をどう完結させるかはデモしませんでした。なぜなら、私は現金融や会計の Domain Knowledge を持っていないからです。だから、その分野の AI 応用を披露する資格はありません。

しかし、私が伝えたいのは、「専門の弁護士、会計士、医師が、自分の専門と AI を結びつけ、面倒で大量化が難しい作業を効率的な自動化プロセスに変えることができれば、それこそが真の次元削減だ」ということです。

シリコンバレーの残酷な現状：AI 協働なしでは、提出資格すらない

この効率差がどれほど巨大かを理解してもらうために、私はシリコンバレーの現状を残酷に共有します。今、多くのシリコンバレーのトップテック企業では、私が驚くべきと感じる二つの規則があります。

• 一つ目は、すべての作業の初稿は絶対に人力でゼロから完成させてはいけないこと。どんなに複雑な作業でも、AI は少なくとも40%から50%の土台を出力できる能力があります。方向性は通常間違いません。社員はこの AI が作った初稿をもとに反復し、ゼロから作る無駄を省きます。
• 二つ目は、初稿の加工や反復を行う際に、バックエンドのソフトウェアがリアルタイムで AI 使用比率を監視していることです。その比率に達していなければ、その作業は上司に提出できず、次の段階に進めません。

この背後にある論理は非常にシンプルです。経営者たちはコストと効率を重視しています。コードの作成や文書処理においても、一定の比率を超えて AI の支援を受けていなければ、提出資格すら得られません。これが現実です。

世界で最も頭の良い頭脳たちがすでに「人機協働」を義務付け、データ化監視を実施しているのに、私たちが未だに「人間には特別性がある」「専門性は代替できない」と盲信しているなら、それは少し夜郎自大に過ぎると言えるでしょう。

無言の専門再編

私個人の意見としては、今の一般人が最もすべきことは、プログラミングの学習（転職を考えている場合を除く）ではなく、「自分の専門の優位性は何か？」、「自分の仕事の流れの中で、どの部分を AI に任せられるか？」を明確にすることです。

これをしなければ、未来には息をつく余裕は絶対にありません。新しい作業フローの下では、必要な人手は以前の十分の一にまで減る可能性が高く、「あなた、私」も未来の職場から排除される可能性が非常に高いのです。